Informações sobre o curso

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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário
Aprox. 31 horas para completar
Inglês

O que você vai aprender

  • Understand techniques such as lambdas and manipulating csv files

  • Describe common Python functionality and features used for data science

  • Query DataFrame structures for cleaning and processing

  • Explain distributions, sampling, and t-tests

Habilidades que você terá

  • Python Programming
  • Numpy
  • Pandas
  • Data Cleansing
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário
Aprox. 31 horas para completar
Inglês

Instrutores

oferecido por

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Universidade de Michigan

Comece a trabalhar rumo ao seu mestrado

Este curso é parte da graduação 100% on-line Master of Applied Data Science da Universidade de Michigan. Caso seja aceito para o programa completo, seus cursos contarão para sua graduação.

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up92%(74,870 classificações)
Semana
1
Semana 1
12 horas para concluir

Fundamentals of Data Manipulation with Python

12 horas para concluir
12 vídeos (Total 111 mín.), 6 leituras, 2 testes
Semana
2
Semana 2
6 horas para concluir

Basic Data Processing with Pandas

6 horas para concluir
9 vídeos (Total 89 mín.), 1 leitura, 2 testes
Semana
3
Semana 3
7 horas para concluir

More Data Processing with Pandas

7 horas para concluir
6 vídeos (Total 84 mín.), 1 leitura, 2 testes
Semana
4
Semana 4
6 horas para concluir

Answering Questions with Messy Data

6 horas para concluir
2 vídeos (Total 20 mín.), 5 leituras, 2 testes

Avaliações

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Sobre Programa de cursos integrados Ciência de dados aplicada com Python

Ciência de dados aplicada com Python

Perguntas Frequentes – FAQ

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